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ディープニューロ進化の機能創発のためのモチーフ構造に関する研究

深层神经进化中功能出现的基序结构研究

基本信息

批准号：
20H04253
负责人：
伊庭斉志
金额：
$ 10.48万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，ディープニューロ進化のモチーフ構造に基づく機能創発を目的とする．モチール構造とは、ニューロ進化の遺伝子型において入れ子式に組み合わさった情報の流れや集合形成などに寄与する情報論的により深い特徴を意味する．この研究の遂行のために本年度には，提案した手法をさまざまな実際的応用に適用した．ロボティクスついては複数ロボットの協調作業などを中心に引き続き検証を行った．また新たな応用として，工学的最適化問題や創発デザインの適用を試みた。とくに、ロバストネスと進化可能性の考え方が本研究でのモチーフ性において重要と考えられるため、ニューロ進化で得られた発現型（ニューロンのつながり方）のさまざまな幾何構造（左右対称性，不完全な対称，周期性・変化を伴う繰り返しなど）の解析を試みた。具体的には、制御の分野に本提案手法を適用して、複雑な非線形系問題などに必要な調整機能を進化計算に基づく最適化によって的確に実現した．予測モデルの機能は，優れた非線形関数近似器である深層学習モデルによって強化される．従来手法では非常に計算が複雑なアルゴリズムであったが、本研究課題の提案手法を利用することで，収束時間を短縮しつつ予測制御の品質を向上させることを実験的に確認した．さらに、X線投影画像の医療へのニューロ進化の応用を新たに試みた．この研究では、古典的手法と深層学習を組み合わせることで、多視点のX線画像から高精度なCT画像を生成することを目指した．実際にX線画像から作成したデータを用いてその手法に関する有効性を検証した．

This study aims to explore the evolution of the structure and function of the base structure. The structure and evolution of the information theory are characterized by the deep characteristics of the information theory. This research was carried out in the current year, and the proposed methodology was applied in the current year. The coordination of operations in the center of the system is conducted by the central authority. The optimization problem of engineering and the application of innovative technologies are discussed. In this study, we try to analyze the geometric structure (left-right symmetry, incomplete symmetry, periodicity, variation) of the evolution model. Specific, control and division of the proposed method is applicable, complex, non-linear system problems, necessary adjustment functions, evolutionary calculation, basic optimization, and realization. The function of prediction is to optimize the nonlinear relationship approximator. The proposed method of this research topic is to shorten the collection time and improve the quality of the control system. The evolution of X-ray projection images in medical applications is a new attempt. This research is based on classical techniques, deep learning, multi-view X-ray imaging, and high-precision CT imaging. The X-ray images were created using different methods.

项目成果

期刊论文数量（13）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Genetic Programming with Random Binary Decomposition for Multi-Class Classification Problems

多类分类问题的随机二元分解遗传编程

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Lushen Liao;Adam Kotaro Pindur;Hitoshi Iba
通讯作者：
Hitoshi Iba

Toward relaxation asymmetry: Heating is faster than cooling

DOI：
10.1103/physrevresearch.3.043160
发表时间：
2021-02
期刊：
Physical Review Research
影响因子：
4.2
作者：
T. Van Vu;Yoshihiko Hasegawa
通讯作者：
T. Van Vu;Yoshihiko Hasegawa

Behavioral Locality in Genetic Programming

遗传编程中的行为局部性

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Adam Kotaro Pindur;Hitoshi Iba
通讯作者：
Hitoshi Iba

Deep Neural Evolution: Deep Learning with Evolutionary Computation

深度神经进化：深度学习与进化计算

DOI：
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
0
作者：
Akira Tanimoto;Tomoya Sakai;Takashi Takenouchi;Hisashi Kashima;Hitoshi Iba and Noman Nasimul (eds.)
通讯作者：
Hitoshi Iba and Noman Nasimul (eds.)

Inverse Model Optimization by Differential Evolution to improve Neural Predictive Control